Данный курс подойдет новичкам, заинтересованным в освоении машинного обучения, а также текущим аналитикам и разработчикам. Курс помогает освоить новые инструменты и получить актуальные знания. Более подробная программа расписана по ссылке - https://karpov.courses/ml-start.
В стоимость услуг входят: 4 тематических блока. 370 ак. часов всего, из них 103 часа - теория и 267 часов - практика. 534 домашних работы, из них 492 задания простые (до 10 минут на решение), 33 средние по уровню (до 30 минут на решение) и 9 заданий сложные. Все домашние работы проверяются автоматически системой. Обучение линейное - уроки открываются 3 раза в неделю. Традиционно на связи служба поддержки студентов при прохождении программы в LMS.
В стоимость услуг не входят: гарантированное трудоустройство.
Доступ к курсу: если студент завершил обучение доступ к материал остается навсегда. Доступ к поддержке закрывается в момент завершения обучения.
Полученные навыки: благодаря курсу студенты будут знать основы ООП, владеть библиотеками для анализа данных и машинного обучения: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scipy, sklearn. Уметь составлять запросы к БД и работать с SQLAlchemy. Использовать Git для версионирования приложений и работы над проектами. Применять Airflow для автоматизации регулярных задач. Знать классические ML-алгоритмы и уметь строить ML-модели для решения задач регрессии, классификации и кластеризации. Уметь применять продвинутые ML-модели на основе градиентного бустинга: CatBoost, LightGBM, XGBoost и т.п. Более подробно описано на сайте курсе.
Длительность занятий: нагрузка 15-20 часов в неделю.
